強化学習で鬼ごっこAIを構築:AIの未来への第一歩research#reinforcement learning📝 Blog|分析: 2026年2月13日 14:30•公開: 2026年2月13日 14:22•1分で読める•Qiita AI分析この記事シリーズでは、強化学習を使って鬼ごっこAIを作成するというエキサイティングなプロジェクトを紹介しています! 壁、慣性、正規化された動きなど、現実的な物理学を備えた堅牢な環境を構築することに最初に焦点を当てているため、将来のAI学習のための魅力的な基盤となることが期待できます。 AIエージェントにとって、学習を魅力的でやりがいのあるものにする方法の優れた例です。重要ポイント•このプロジェクトは、PythonとPygameを使用してゲーム環境を構築することから始まります。•最初の焦点は、学習をより面白くするために物理ベースの世界を作成することです。•この記事シリーズでは、AIエージェントを構築するために、段階的に強化学習を導入します。引用・出典原文を見る"今回はまだ強化学習は出てきません。 学習を面白くするための土台作りです。"QQiita AI2026年2月13日 14:22* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI Job Security: Pivot and Thrive!新しい記事MiniMaxAI's Latest Release Sparks Excitement関連分析researchOpenAI、NVIDIAチップを捨て、超高速コーディングモデルを発表!2026年2月13日 08:15researchGemini 3.1 Pro がデータサイエンス対決で輝きを放つ!2026年2月13日 15:17researchAIアシスタント:ユーザーを喜ばせるように構築され、学習準備万端!2026年2月13日 14:15原文: Qiita AI